کلان داده به مجموعه‌های بسیار بزرگ و متنوعی از داده‌های ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه‌ساختار یافته اشاره دارد که در طول زمان به رشد تصاعدی ادامه می‌دهند. این مجموعه داده ها از نظر حجم، سرعت و تنوع به قدری عظیم و پیچیده هستند که سیستم های مدیریت داده های سنتی نمی توانند آنها را ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل کنند.

حجم و در دسترس بودن داده ها به سرعت در حال رشد است که با پیشرفت های فناوری دیجیتال، مانند اتصال، تحرک، اینترنت اشیا (IoT) و هوش مصنوعی (AI) تحریک شده است. همانطور که داده ها به گسترش و تکثیر ادامه می دهند، ابزارهای کلان داده جدید در حال ظهور هستند تا به شرکت ها کمک کنند تا داده ها را با سرعت مورد نیاز جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل کنند تا بیشترین ارزش را از آن به دست آورند.

کلان داده مجموعه داده‌های بزرگ و متنوعی را توصیف می‌کند که حجم زیادی دارند و همچنین در طول زمان به سرعت رشد می‌کنند. داده های بزرگ در یادگیری ماشینی، مدل سازی پیش بینی و دیگر تجزیه و تحلیل های پیشرفته برای حل مشکلات تجاری و تصمیم گیری آگاهانه استفاده می شود.

برای آشنایی با تعریف کلان داده، برخی از مزایای راه‌حل‌های کلان داده، چالش‌های رایج کلان داده، و اینکه چگونه Google Cloud به سازمان‌ها کمک می‌کند تا ابرهای داده خود را بسازند تا ارزش بیشتری از داده‌های خود کسب کنند، به ادامه مطلب مراجعه کنید.

توسعه یک استراتژی داده جامد با درک آنچه می خواهید به دست آورید، شناسایی موارد استفاده خاص و داده هایی که در حال حاضر برای استفاده در دسترس دارید شروع می شود. همچنین باید ارزیابی کنید که چه داده‌های اضافی ممکن است برای دستیابی به اهداف تجاری شما و سیستم‌ها یا ابزارهای جدیدی که برای پشتیبانی از آن‌ها نیاز دارید، مورد نیاز باشد.

برخلاف راه حل های سنتی مدیریت داده، فناوری ها و ابزارهای کلان داده برای کمک به شما برای مقابله با مجموعه داده های بزرگ و پیچیده برای استخراج ارزش از آنها ساخته شده اند. ابزارهای داده های بزرگ می توانند به حجم داده های جمع آوری شده، سرعت در دسترس قرار گرفتن آن داده ها برای تجزیه و تحلیل در اختیار سازمان و پیچیدگی یا انواع آن داده ها کمک کنند.

به عنوان مثال، دریاچه‌های داده داده‌های ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه‌ساختار یافته را در هر مقیاسی در قالب اصلی خود جذب، پردازش و ذخیره می‌کنند. دریاچه های داده به عنوان پایه ای برای اجرای انواع مختلف تجزیه و تحلیل هوشمند، از جمله تجسم، تجزیه و تحلیل زمان واقعی و یادگیری ماشین عمل می کنند.

مهم است که به خاطر داشته باشید که وقتی صحبت از کلان داده می شود، هیچ استراتژی یکسانی برای همه وجود ندارد. آنچه برای یک شرکت کار می کند ممکن است رویکرد مناسبی برای نیازهای خاص سازمان شما نباشد.

در اینجا چهار مفهوم کلیدی وجود دارد که مشتریان Google Cloud ما در مورد شکل‌دهی یک رویکرد برنده به داده‌های بزرگ به ما آموخته‌اند:

باز

امروزه سازمان ها به آزادی نیاز دارند تا آنچه را که می خواهند با استفاده از ابزارها و راه حل هایی که می خواهند بسازند. همانطور که منابع داده به رشد خود ادامه می‌دهند و نوآوری‌های فناوری جدید در دسترس قرار می‌گیرند، واقعیت داده‌های بزرگ چیزی است که دارای چندین رابط، پشته‌های فناوری منبع باز و ابرها است. محیط‌های کلان داده باید به گونه‌ای طراحی شوند که هم باز و هم سازگار باشند تا به شرکت‌ها اجازه دهند راه‌حل‌هایی بسازند و داده‌هایی را که برای برنده شدن نیاز دارند، دریافت کنند.

باهوش

داده‌های بزرگ به قابلیت‌های داده نیاز دارند که به آن‌ها اجازه می‌دهد از تجزیه و تحلیل هوشمند و فناوری‌های هوش مصنوعی و ML برای صرفه‌جویی در زمان و تلاش برای ارائه بینش‌هایی استفاده کنند که تصمیمات تجاری را بهبود می‌بخشد و زیرساخت کل کل داده شما را مدیریت می‌کند. به عنوان مثال، شما باید فرآیندهای خودکار یا فعال کردن تجزیه و تحلیل سلف سرویس را در نظر بگیرید تا افراد بتوانند به تنهایی و با کمترین حمایت سایر تیم ها با داده ها کار کنند.

انعطاف پذیر

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ باید از نوآوری پشتیبانی کند، نه مانع آن شود. این امر مستلزم ایجاد یک پایه داده است که دسترسی بر اساس تقاضا به منابع محاسباتی و ذخیره سازی را ارائه می دهد و داده ها را یکپارچه می کند تا به راحتی قابل کشف و دسترسی باشد. همچنین مهم است که بتوانید فناوری‌ها و راه‌حل‌هایی را انتخاب کنید که به راحتی با هم ترکیب شوند و در کنار هم استفاده شوند تا مجموعه‌ای از ابزارهای داده‌ای کامل را ایجاد کنید که متناسب با حجم کار و مورد استفاده باشد.

مورد اعتماد

برای اینکه کلان داده مفید باشد، باید به آن اعتماد کرد. این بدان معناست که ایجاد اعتماد به داده‌های شما ضروری است - اطمینان داشته باشید که دقیق، مرتبط و محافظت شده است. مهم نیست که داده ها از کجا آمده باشند، به طور پیش فرض باید ایمن باشند و استراتژی شما همچنین باید در نظر بگیرد که چه قابلیت های امنیتی برای اطمینان از انطباق، افزونگی و قابلیت اطمینان لازم است.